Principaux modèles de conception Python à connaître
Publié: 2021-07-21Les modèles de conception sont essentiels pour les programmeurs. Ils améliorent l'efficacité de votre programmation car vous pouvez résoudre des problèmes complexes avec quelques lignes de code en utilisant des modèles de conception. Si vous êtes intéressé par l'apprentissage de Python, l'apprentissage des modèles de conception Python est indispensable. Les apprendre vous permettra de résoudre plus facilement divers problèmes et de rendre votre code plus fonctionnel.
Vous ne devez pas considérer les modèles de conception comme des conceptions terminées que vous pouvez convertir directement en code. Ce sont des modèles qui expliquent comment vous pouvez résoudre efficacement un problème spécifique. Si vous êtes débutant en python et en science des données, les programmes de science des données d'upGrad peuvent certainement vous aider à plonger plus profondément dans le monde des données et de l'analyse.
Il existe de nombreux modèles de conception Python que vous devriez connaître. Les points suivants les expliqueront mieux :
Table des matières
Types de modèles de conception
Il existe principalement trois catégories de modèles de conception :
- Modèles de conception de création
- Modèles de conception structurelle
- Modèles de conception comportementaux
Ils ont tous des sous-catégories qui vous aident à résoudre des types particuliers de problèmes. Il est essentiel de se familiariser avec les différents types de modèles de conception Python car chacun fonctionne pour un problème spécifique. Les modèles de conception vous permettent de communiquer plus facilement avec votre équipe, de terminer vos projets plus tôt et de détecter rapidement les erreurs.
Voici les principales catégories et sous-catégories de modèles de conception Python :
1. Modèles de conception de création
Les modèles de création vous donnent les informations nécessaires sur l'instanciation de l'objet ou de la classe. Les implémentations les plus populaires des modèles de conception de création sont les modèles de création de classe et les modèles de création d'objet. Les modèles de création d'objet peuvent utiliser la délégation, tandis que les modèles de création de classe peuvent utiliser l'héritage de la même manière.
- Méthode singleton
La méthode singleton garantit qu'une classe n'a qu'une seule instance et donne un point d'accès global pour celle-ci. De cette façon, vous pouvez être sûr qu'une classe n'a qu'une seule instance.
- Méthode prototype
La méthode prototype vous permet de répliquer des objets sans que votre code ne dépende de leurs classes. Cela améliore considérablement votre efficacité et vous offre une alternative à l'héritage.
- Méthode constructeur
La méthode de construction vous permet de construire des objets avancés par étapes. De cette façon, vous pouvez créer différents types d'un même objet tout en utilisant le même code.
- Méthode d'usine abstraite
La méthode de fabrique abstraite permet de créer des familles d'objets liés les uns aux autres sans donner de classes concrètes particulières.
- Méthode d'usine
La méthode factory vous donne une interface pour créer des objets dans une superclasse. Cependant, il permet aux sous-classes de modifier le type d'objet que vous pouvez créer.
Apprenez des cours d'analyse de données en ligne dans les meilleures universités du monde. Gagnez des programmes Executive PG, des programmes de certificat avancés ou des programmes de maîtrise pour accélérer votre carrière.
2. Modèles de conception structurelle
Un modèle de conception structurel organise divers objets et classes pour construire des structures plus grandes et offrir de nouvelles fonctionnalités. Il se concentre sur l'amélioration de l'efficacité et de la flexibilité de vos classes et objets.
Les modèles de conception structurelle utilisent l'héritage pour créer les interfaces nécessaires. Ils identifient également les relations qui simplifient la structure.
- Méthode du poids mouche
La méthode flyweight vous permet d'insérer plus d'objets dans la RAM disponible en leur permettant de partager des composants d'état communs au lieu de stocker toutes les données dans un seul objet.
- Méthode proxy
Avec la méthode proxy, vous pouvez ajouter un espace réservé pour un objet spécifique. Le proxy gérerait l'accès à l'objet afin que vous puissiez agir avant ou après que la demande atteigne le même.
- Façade Méthode
La méthode de façade vous offre une interface simple vers un framework, une bibliothèque ou un ensemble de classes avancées. Il vous permet d'isoler le code du sous-système.
- Méthode Décorateur
La méthode de décorateur vous permet d'ajouter dynamiquement de nouveaux comportements à différents objets sans modifier leur implémentation. Pour ce faire, il les place à l'intérieur d'objets wrapper qui ont les comportements. Python est l'un des langages de programmation les plus appropriés pour implémenter ce modèle de conception.
- Méthode composite
La méthode composite spécifie un groupe d'objets que vous pouvez traiter comme vous traiteriez une seule instance de ces objets. En d'autres termes, cette méthode permet de composer des objets en arborescences.
- Méthode du pont
La méthode bridge vous permet de diviser de grandes classes en deux hiérarchies distinctes, l'implémentation et l'abstraction. Un autre point fort de cette méthode est que vous pouvez les développer indépendamment les uns des autres.
- Méthode de l'adaptateur
La méthode de l'adaptateur permet la collaboration entre des objets avec des interfaces incompatibles. Il suit le principe de responsabilité unique et le principe ouvert/fermé. Vous devez utiliser la méthode de l'adaptateur via l'interface client, car elle vous permettra de changer les adaptateurs sans modifier le code client.
3. Modèles de conception comportementaux
Les modèles de conception comportementaux vous permettent de trouver les modèles de communication entre les objets et de les implémenter selon les besoins. Ces modèles sont liés aux algorithmes et aux responsabilités attribuées entre les objets. Voici les différentes classifications des modèles de conception comportementaux :
- Méthode du visiteur
Avec cette méthode, vous pouvez séparer les algorithmes des objets sur lesquels ils opèrent. Cette méthode suit le principe de responsabilité unique, ce qui signifie que vous pouvez déplacer plusieurs versions d'un comportement dans une classe. Cependant, cela vous oblige à mettre à jour chaque visiteur lorsque vous ajoutez ou supprimez une classe de la hiérarchie.
- Méthode de modèle
La méthode de modèle spécifie le squelette d'un algorithme dans la superclasse tout en laissant la sous-classe remplacer des étapes particulières de l'algorithme sans nécessiter de modification de la structure. Un grand avantage de cette méthode est qu'elle vous permet d'extraire le code dupliqué dans la superclasse nécessaire.
- Méthode de stratégie
La méthode de stratégie permet de définir la famille d'algorithmes. Vous pouvez les mettre dans différentes classes et rendre les objets interchangeables en utilisant cette méthode. Il vous permet d'isoler certaines informations d'implémentation et facilite l'introduction de diverses stratégies sans vous obliger à modifier le code.
- Méthode d'état
Cette méthode permet à un objet de modifier son comportement si son état interne change. Cela vous permet d'employer l'état sous la forme d'une classe dérivée du modèle d'état. Il opère des changements d'état en utilisant des méthodes de la superclasse du modèle.
- Méthode de l'observateur
La méthode observer vous permet de spécifier un système d'abonnement qui notifie divers objets de tout événement se produisant sur les objets qu'ils observent. Il définit une à plusieurs dépendances, donc si l'état d'un objet change, chacun de ses dépendants reçoit une notification.
- Mémento Méthode
Avec la méthode memento, vous pouvez enregistrer et restaurer le dernier état d'un objet sans exposer ses détails d'implémentation. Il se concentre sur la capture et l'externalisation de l'état interne d'un objet sans perturber l'encapsulation du code. Les options d'annulation et de rétablissement présentes dans diverses solutions logicielles telles que les éditeurs de texte, les IDE et MS Paint sont un excellent exemple de l'implémentation de la méthode memento.
- Méthode Médiatrice
La méthode du médiateur permet de réduire le couplage entre les composants d'un programme. Il le fait en leur permettant de communiquer indirectement en utilisant un objet médiateur particulier. Cette méthode simplifie la modification et l'extension des composants car ils ne restent pas dépendants des autres classes. La méthode du médiateur comporte quatre composantes, le médiateur, le médiateur concret, le collègue et le collègue concret.
- Méthode itérative
La méthode itérative vous permet de parcourir les éléments d'une collection sans exposer les détails des éléments. Il vous permet d'accéder aux composants de structures de données avancées de manière séquentielle, sans répétition. Vous pouvez parcourir différents types de structures de données tout en utilisant la méthode de l'itérateur, telles que la pile, les graphiques, les arbres et bien d'autres.
- Méthode de commande
La méthode de commande vous permet de paramétrer les clients avec la journalisation ou la mise en file d'attente des demandes. Cela signifie que le bouton que vous avez utilisé pour une fonction peut être utilisé pour une autre. La méthode de commande encapsule les informations nécessaires pour déclencher un événement ou effectuer une action particulière.
- Méthode de la chaîne de responsabilité
La méthode de la chaîne de responsabilité est la forme orientée objet de if…elif…elif…else. Il vous permet de transmettre les demandes via la chaîne des gestionnaires. Vous pouvez réorganiser les blocs condition-action pendant l'exécution en utilisant la méthode de la chaîne de responsabilité. Il se concentre sur le découplage des expéditeurs des destinataires d'un formulaire de demande.
Devenez un professionnel de Python
Les différents modèles de conception Python dont nous avons parlé dans la section précédente n'étaient que la pointe de l'iceberg. Python est un vaste langage de programmation avec de multiples fonctionnalités et applications.
En étudiant Python, vous devez l'apprendre dans le contexte de son application. De cette façon, vous apprendrez le sujet efficacement et pourrez tester vos compétences rapidement. Actuellement, l'une des applications les plus demandées et les plus répandues de Python est la science des données.
Si vous souhaitez apprendre Python et l'utiliser en tant que professionnel, il serait préférable de suivre un cours de science des données.
Chez upGrad, nous proposons le programme Executive PG en science des données avec IIIT-B. Le cours dure 12 mois et vous propose six spécialisations différentes :
- Ingénierie des données
- Analyse commerciale
- Intelligence d'affaires/analyse de données
- Traitement d'apprentissage naturel
- L'apprentissage en profondeur
- Généraliste en science des données
Non seulement ce cours vous enseigne les concepts de base et avancés de Python, mais il couvre également d'autres technologies pertinentes pour vous aider à devenir un data scientist qualifié. Ils incluent l'apprentissage automatique, la visualisation de données, le traitement du langage naturel et bien plus encore.
upGrad a une base d'apprenants de plus de 40 000 étudiants dans plus de 85 pays. Le programme offre un apprentissage entre pairs, vous permettant de réseauter à l'échelle mondiale avec d'autres professionnels et étudiants.
Pendant le cours, vous recevrez un soutien professionnel à 360 degrés et un mentorat individuel de la part d'experts de l'industrie.
Sommaire
Les modèles de conception Python vous offrent une tonne d'avantages. Ils vous permettent de rendre le processus de codage plus efficace en résolvant rapidement les problèmes. Les modèles de conception simplifient également votre code et facilitent son partage avec d'autres professionnels, ce qui est particulièrement utile lors de collaborations.
Que pensez-vous des patrons de conception ? Faites-le nous savoir en déposant un commentaire ci-dessous.
